我不是专门搞模型的，但是以前做过在线数据处理，想来这时序逻辑是相通的。

  这中间关键是解决数据来源问题，在获得一批数据的间隙，看到底是实现模型的再训练，还是仅仅做推理工作。
以前我们是要在采样数据间隙，挨个进行滤波；然后在一批数据完整到来之后，再统一算法处理。

  因此我想，可能改动不在于模型本身，而在于数据到模型的接口时序上。

【 在 wakaka1122 的大作中提到: 】
: 比如之前只是离线的，给一些训练数据优化模型，现在把模型部署到生产环境后，要改为自动在线实时学习？
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